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美英港新教育:19F新加坡国立大学量化金融面试笔试(上海场)

数学金融硕士(MSc in Mathematical Finance),简称金数,项目设置在理学院下,为期12个月。 NUS的教授以教学能力出色著称。要求具有微积分(1, 2, 3),线性代数,微分方程的熟练知识他不是一个商科还是一个理科专业,还需有基础的编程能力,并不要求工作经验。目前上海交通大学跟新加坡国立大学也有合办数学金融项目 。


学员: 中央财经大学 Z同学

专业: 数学统计

均分: 83





2019年1月26日 上海场


笔试:


笔试是英文,一共五个大题,不难


注:准备笔试的时候可以翻看大学期间的高数,线代,常微分方程,概率论和统计学等教材,在复习教材的时候,不用看得很深,每一个章节只需要理解基础的求解方法,不用看证明题,一般不会考到;我个人是看当年的考研数学三复习全书,认为很有用,其实考研数学难度比笔试难度大,所以看懂了考研复习题,笔试一般就没啥问题了。


本次笔试具体题目如下:


一道线代求相似矩阵,对角化,给出A,求A=P(-1)DP;其实就是求特征值和特征向量,在复习的时候注重相似矩阵的解法,看教材做题熟练一下即可。一道求极限和积分,复习的时候掌握洛必达法则,各种基础的求积分方法,两者结合。个人感觉结果好像没算对一道常微分,本次考的是二阶其次线性常微分方程,根据以往的笔经,只需掌握简单的一阶和二阶常微分方程解法。一道概率论,给出一个正态分布,求E(e^x)好像是求这个,可侧重于复习期望,方差的求解方法;一道求极值,给出函数,第一问问自变量取何值时因变量达最大值(还给出了x的取值范围),第二问是将函数泰勒展开,求展开式的系数。

面试:



面试老师就是笔试监考老师,人很好。面试没让我自我介绍,另外看之前的帖子是要说一下自己修过的金融和数学课,我还专门把课程的英文名记了一下,根本没用上。主要是根据我的简历,问了问实习经历,未来打算,对这个项目的理解和期望,为什么不去香港美国英国,也问了我有没有其他申请项目。面试官口语很好,全英文面试。最后还介绍了新加坡国立大学和上海交通大学的联合项目,问是否接受调剂。